美元与大宗商品关系

不知从何时起,美元指数下跌将引起大宗商品上涨的观点已深入人心。人们得出这一结论的理由是,全球大宗商品贸易以美元标价,美元贬值意味着购买同样单位的商品需要支付更多的美元,因此,美元贬值必然引起大宗商品价格上涨,而美元升值将导致大宗商品价格下跌。笔者认为,这一推论看似有理,实际上却很值得推敲。

  美元指数的涨跌代表什么?

  美元指数的上涨下跌,意味着美元兑主要货币的升值或贬值。我们举一个国际贸易的例子,假设A国为某商品的最大出口国,国际贸易以美元结算,3月1日,100美元=1000A币。5日,美元兑A国货币贬值至101:1000,贸易商进口1000A币的商品,需要多支付1美元,因此,该商品在美国市场的售价上涨1美元。

  若贸易商将这批商品出售到C国,3月1日,100美元=1000C币。5日,C国货币汇率变动可能的三种情况:(1)美元兑C币贬值幅度与A国相同,101美元=1000C币,该批商品在C国价值1000C币,价格不变;(2)美元兑C币贬值幅度大于A国,102美元=1000C币,该批商品在C国价值990.196C币,价格下跌;(3)美元兑C币贬值幅度小于A国,100美元=1000C币,该批商品在C国价值1010C币,价格上涨。

  由此可见,美元贬值引起商品价格上涨的条件仅限于:1.该商品进口自相对于美元货币升值的国家;2.该商品出售给美国或者美元兑其货币的贬值幅度小于出口国。

  而事实上,国际贸易不可能严格按照上述两个条件进行,各国汇率更不可能在方向和幅度上都完全一致,升值贬值是一个相对的概念。即使单纯考虑美国市场,也不能得出美元与大宗商品负相关的结论,因为美国也有出口的商品。因此,美元指数的上涨下跌表现的是汇率问题,各国汇率的波动对商品价格的影响应该是在幅度而不是方向上。这也仅限于全球市场联动性比较好的商品,对于一些定价权不明显,资源流动能力差的商品,以美元指数的涨跌来解释其波动,更是不靠谱。

  美元与商品在不同周期的相关系数

  为了更清楚地解释美元与商品关系的问题,本文选取了原油、铜、铝、锌、棉花、大豆、豆粕、豆油、橡胶等几种商品来分析。除美元、原油外,其他商品的数据均采用国内主力连续。

  我们对几种大宗商品与美元以22个交易日为周期做了相关系数的连续图,当相关系数接近1,说明美元与商品存在正相关,接近-1,说明两者存在负相关。结果,美元与商品的 22个交易日相关系数在-1到1之间无序波动,没有明显集中于(-1)或是1附近,可以认为两者不存在明显的相关关系。

  我们另选取100个交易日为周期对两者的相关性进行分析。在以100个交易日为周期的相关系数连续图中,除原油与美元的相关系数在大部分时间徘徊在0轴以下,其他商品的价格波动仍看不出与美元有任何相关关系。

  黄金与美元属于硬通货领域的替代品,这两者呈现负相关关系,从理论上说得过去。但尽管如此,黄金与美元的负相关关系只在较长周期比较显著,短期完全不明显。

  美元与商品完全没有关系吗?

  凡事没有绝对。我们说美元与大宗商品不存在负相关关系,并不等于说美元与大宗商品没有关系。笔者认为,两者关系的根源在美国经济,美国作为全球第一大经济体,它的经济运行、货币财政政策足以对全球经济及商品的供需产生影响,加之美国在金融市场的地位,由于美国的政策、言论引起的资金流向也是影响商品价格的重要因素。

  综上所述,美元指数是美国经济的“代言人”,我们需要关注的美元指数变动的背后,美国经济、全球经济预期引发的商品需求变化,以及资本流动对商品价格的影响,简单的平行推断必然无益于我们准确把握内因

http://www.csai.cn/qihuo/641298.html

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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